Hadoop2.7.1+Hbase1.2.1集群环境搭建(7)hbase 性能优化
2017-09-08 14:23
691 查看
本文转载自：Hadoop2.7.1+Hbase1.2.1集群环境搭建(7)hbase 性能优化
hbase节点出问题，一般是ZK认为该hbase节点不可用，主动从ZK中踢出了该hbase节点；
该hbase节点发现ZK上自己被踢出，自己发起shutdown关闭服务；
一般解决问题思路是查看该hbase节点的日志，从日志入手解决问题，目前已知如下状况会导致节点宕机：
1）FULL GC,优化GC设置，修改HBASE_REGIONSERVER_OPTS，采用并发回收机制等；
2）所有分区memstore一起flushing，阻塞一切读写，达到ZK超时时间，归根结底是给的内存太少，加大HBASE_HEAPSIZE；
3）split操作阻塞了读写，达到ZK超时时间，提前做规划，提前预分区，防止后期频繁split；
使用hbase有一段时间了，从最开始对hbase读写性能的怀疑，到最后对hbase读写性能的肯定，经历了一个漫长的过程，在此，对hbase相关性能优化写一点个人的总结。
所有关于技术类的文档，一般官网会有个优化建议，怎么去找呢，一般文档中搜索“Performance Tuning”，意思为性能优化，即可查到。
官方文档其实写的很全面，但点到即止，主要从操作系统、网络、Java、HBase 配置、ZooKeeper、Schema 设计阐述了相关性能优化建议，这里只是贴出文档地址，我在这里不做过多讲解。
hbase的机器配置建议2U 2cpu 6cores/cpu 16G*4 12 * 2T SATA；
hbase针对每个列簇每个区分配一个memstore=128MB供写数据，同时提供一个blockcache采用LRU等算法供读取数据，而hbase预分区越多，需要消耗的memstore和blockcache就更多，所以内存越多越好；
hbase的机器优选64位的，不过这都是目前所有机器的标配了。
默认linux打开文件数和打开进程数太低，试想一下，在分布式文件系统HDFS上打开成千上万的文件，原有的linux配置，远远不能满足需求，所以必须调大。
23ff7
; centos7修改/etc/security/limits.conf ，在最后增加如下内容：
Config代码
* soft nofile 102400
* hard nofile 409600
centos7修改/etc/security/limits.d/20-nproc.conf，在最后增加如下内容：
Config代码
* soft nproc 409600
* hard nproc 819200
安装NTP服务保证hbase集群机器时间时刻同步，最少不要大于30秒(hbase机器间时差默认值)，因为hbase的表里默认列timestamp都需要用到机器时间，而作为分布式列式数据库，机器间时间统一很重要。
建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为最大值 10或者0。默认值为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf，以在重启后保存该设置。
Config代码
#vi /etc/sysctl.conf
vm.swappiness = 10
默认启用透明大页面压缩，可能会导致重大性能问题。请运行“echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag”以禁用此设置，然后将同一命令添加到 /etc/rc.local 等初始脚本中，以便在系统重启时予以设置。
Config代码
#vi /etc/rc.local
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
性能好的交换机；
跨机房多机架部署hadoop集群；
双电源确保断电故障。
JDK版本，首先要看hadoop对JDK版本要求，在hadoop2.7.1里要求最少JDK1.6+；
hbase里没明确说明，至少也是JDK1.6+;
目前多半是建议JDK1.8；
hbase基于HDFS之上，所以首先得优化HDFS内存，而HDFS里namenode节点内存直接决定你HDFS里最多文件个数，datanode里内存也相应要调整，最后是优化GC，在hadoop-env.sh里配置HADOOP_NAMENODE_OPTS和HADOOP_DATANODE_OPTS的内存和GC如下：
Config代码
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx5g -Xms5g -Xmn256M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hadoop-2.7.1/logs/gc-hadoop-namenode.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx5g -Xms5g -Xmn256M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hadoop-2.7.1/logs/gc-hadoop-datanode.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
上面3.3.2里已经涉及
hbase是基于HDFS的，所以hadoop的尽量做hadoop HA部署，保证两个namenode（一个active 一个standby），保证HDFS故障后自动切换，高可用
hbase其实是HDFS的客户端，hbase的数据最终要落地到HDFS，所以并发处理HDFS的能力必须提升，下面的配置你必须优化：
hadoop的core-site.xml的io.file.buffer.size
hadoop的core-site.xml的io.compression.codecs
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.namenode.handler.count
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.handler.count
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.max.transfer.threads
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec
Xml代码
<property>
<!--hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置SequenceFile中用到的读/写缓存大小。不论是对硬盘或者是网络操作来讲，较大的缓存都可以提供更高的数据传输，但这也就意味着更大的内存消耗和延迟。这个参数要设置为系统页面大小的倍数，以byte为单位，默认值是4KB，一般情况下，可以设置为64KB（65536byte）,这里设置128K-->
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
Xml代码
<property>
<!--namenode并发线程数-->
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>600</value>
<description>The number of server threads for the namenode.</description>
</property>
<property>
<!--datanode并发线程数-->
<name>dfs.datanode.handler.count</name>
<value>600</value>
</property>
<property>
<!--这里设置Hadoop允许打开最大文件数，默认4096，不设置的话会提示xcievers exceeded错误-->
<name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>
<value>409600</value>
</property>
<property>
<!—start-balancer时，hdfs移动数据的速度，默认值为1M/S的速度。一般情况下设置为50M；设置的过大会影响当前job的运行-->
<name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>52428800</value>
</property>
zookeeper.session.timeout默认为180秒，太长，修改zookeeper.session.timeout之前请首先一定要优化hbase的GC配置后才改此项值，hbase团队设置180秒是为了防止hbase初级使用者在不优化hbase GC的情况下，频繁因为GC导致hbase节点与zookeeper之间超时才设置的180秒，所以对于熟练者你改此值之前请确保你已经修改hbase
GC。
hbase客户端的源码我在另一篇博客源码解读--(1)hbase客户端源代码中进行介绍，了解源码只是为了让你能清醒的去优化hbase客户端。hbase客户端优化关键项目如下：
hbase客户端里传入hbase.client.write.buffer(默认2MB)，加到客户端提交的缓存大小；
hbase客户端提交采用批量提交，批量提交的List<Put>的size计算公式=hbase.client.write.buffer*2/Put大小，Put大小可通过put.heapSize()获取，以hbase.client.write.buffer=2097152，put.heapSize()=1320举例，最佳的批量提交记录大小=2*2097152/1320=3177;
hbase客户端尽量采用多线程并发写
hbase客户端所在机器性能要好，不然速度上不去
下面是我当时在调研hbase时候做过的压测记录：
操作hbase你只需在maven里引入如下依赖项：
Xml代码
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
建议的客户端操作代码如下：
Java代码
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
configuration.set("hbase.client.write.buffer", "2097152");
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.199.31,192.168.199.32,192.168.199.33,192.168.199.34,192.168.199.35");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("tableName"));
try {
// Use the table as needed, for a single operation and a single thread
// construct List<Put> putLists
List<Put> putLists = new ArrayList<Put>();
for(int count=0;count<100000;count++){
Put put = new Put(rowkey.getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName1".getBytes(), "columnValue1".getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName2".getBytes(), "columnValue2".getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName3".getBytes(), "columnValue3".getBytes());
put.setDurability(Durability.SKIP_WAL);
putLists.add(put);
//3177不是我杜撰的，是2*hbase.client.write.buffer/put.heapSize()计算出来的
if(putLists.size()>=3177-1){
//达到最佳大小值了，马上提交一把
table.put(putLists);
putLists.clear();
}
}
//剩下的未提交数据，最后做一次提交
table.put(putLists)
} finally {
table.close();
connection.close();
}
1）Hbase内存分配=memstore(写)+blockcache(读)+other(其他)
2）Memstore占内存百分比(写)+blockcache占内存百分比(读)<=0.8
3）Memstore有两个临界点，第一个临界点是hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit,默认=0.95，达到这个点，会选择当前region里memstore最大那个flushing；第二个临界点hbase.regionserver.global.memstore.size，默认=0.4，达到这个点，所有region做flushing；
4）Blockcache通过hfile.block.cache.size设置，默认=0.4
经验公式如下：
公式代码
hbase.hregion.memstore.flush.size*单机hbase的region个数/hbase.regionserver.global.memstore.size/hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit
举例如下：我的hbase要求写入快，读取速度在写入速度之后考虑，那么我把内存尽可能多的给到写，所以我调整hbase.regionserver.global.memstore.size=0.6,hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit=0.6,hfile.block.cache.size=0.1，这样0.6+0.1<0.8首先没有违背hbase的大原则，hbase.hregion.memstore.flush.size=128MB保持不变毕竟HDFS的block刚好也是128MB，我预估每个机器最后单节点上负载hbase100个区，那么我hbase节点的内存要配置的最大值为128MB*100/0.6/0.6=35555MB=35GB,所以修改hbase-env.sh里如下配置：
Config代码
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS –Xmx35g –Xms35g –Xmn2g -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hbase-1.2.1/logs/gc-hbase-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
配置详见3.6.2.2
hbase从设计那一刻起就要尽最大可能规避hbase的split操作，split的意思是hbase单区文件大小过大，需要拆分为两个文件，而避免hbase不做split的最好的办法就是提前预分区，一个预分区建表语句如下：
Hbase shell代码
disable 'habsetest'
drop 'habsetest'
n_splits = 108
create 'hbasetest', {NAME => 'info', TTL=>'15552000', COMPRESSION => 'SNAPPY'}, {SPLITS => (1..n_splits).map {|i| "#{i*999/n_splits}"}}
最好的预分区是做到今后都不会发生split操作，那么预分区多少呢？这里有个逐步计算方法：
首先你要知道你这个hbasetest数据表数据保留多久，比如保留半年，也即180天；
第二步，你得观察每天数据量，例如每天hbasetest的数据量会产生10GB的数据；
第三步，你得知道你配置的单个region文件的大小，比如hbase.hregion.max.filesize=53687091200，意思是单个region最大50GB;
第四步，开始计算，180天的数据量=10GB*180*HADOOP备份数3=5400GB，这些数据占用分区数=108,
第五步，开始建表时候你就知道你必须在设计时候就得建立108个预分区同时设置数据只保留15552000秒之内的数据，也即保留180天内的数据，这样，只要你的估算准确，永远不会进行split操作，就算做，也只是少数一两个区split做而已，基本不影响hbase读写性能。
hbase的memstore会不断刷小文件，而compact会不断合并小文件和清理过期数据和标记删除的数据，compact又分major compact和minor compact，我们要尽量关闭major compact变成手动在空闲期让它做major compact，
Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
<description>禁止majorcompaction，这里虽然禁止了，但是还是得做，是通过linux定时任务在空闲时间执行</description>
</property>
在hbase空闲期通过设置linux 的crontab定时任务来做major compact
Shell代码
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'hbasetest'
quit
rowkey一定要设计合理，关于rowkey，你要理解如下：
hbase对于rowkey的处理是把rowkey按照ASCII码字典序来处理的，意思是ASCII对应的顺序字符的二进制顺序来处理，例如0-9字符的Byte值<大写字母A-Z<小写字母a-z；
hbase会按照这种ASCII字典序把rowkey和每个区的start rowkey和end rowkey对比，就知道该把这条记录写到哪个区
所以，rowkey的设计一定要尽量使得记录随机化离散化，不然会导致数据倾斜
IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略的意思是，数据表如果预分区为2，配置的memstore flush size=128M，那么下一次分裂大小是2的平方然后乘以128MB，即2*2*128M=512MB;
ConstantSizeRegionSplitPolicy策略的意思是按照上面指定的region大小超过30G才做分裂
默认的策略是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy，很多人向我讨教，为啥设置了hbase.hregion.max.filesize=53687091200，也即50GB一个区，但是还没达到50GB就做split了呢，原因就是这个策略并不是你所认为的策略，可能你压根就没改过split策略的配置。
所以如果你想超过50GB做split，那么首先你得配置hbase.hregion.max.filesize=53687091200，然后配置
Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>53687091200</value>
<description>设置每个数据表中单个region存储的hfile最大值50G，只有超过此值才做split</description>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.region.split.policy</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.ConstantSizeRegionSplitPolicy</value>
<description>这个需要和hbase.hregion.max.filesize结合使用</description>
</property>
Xml代码
<property>
<name>hbase.regionserver.handler.count</name>
<value>300</value>
<description>Count of RPC Listener instances spun up on RegionServers.Same property is used by the Master for count of master handlers.</description>
</property>
2）hbase-env.sh中HEAP_SIZE优化
修改hbase-1.2.1/conf/hbase-env.sh中HBASE_HEAPSIZE，我的配置如下：
export HBASE_HEAPSIZE=4G
3）hbase内存配置，内存配置先要了解hbase内存模型，见下图：
.每一个Region都有一个Memstore，Memstore默认大小为128MB，可通过hbase.hregion.memstore.flush.size更改；
Region会随着split操作逐步增多，为了控制Memstore之和导致OOM错误，在hbase老版本中是通过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit和hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit进行控制，新版本中使用hbase.regionserver.global.memstore.size和hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit控制；
Hbase-env.sh中HEAP_SIZE=4G时，老版本Hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit(默认HEAP_SIZE*0.4)=1.6G,hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(默认HEAP_SIZE*0.35)=1.4G,新版本hbase.regionserver.global.memstore.size(默认HEAP_SIZE*0.4)=1.6G和Hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(hbase.regionserver.global.memstore.size*HEAP_SIZE*0.95)=1.52G;
Memstore总和达到第一个临界值，会在所有memstore中选择一个最大的那个进行flushing，此时不会阻塞写；
Memstore总和达到第二个临界值，会阻塞所有的读写，将当前所有memstore进行flushing。
每一个Region都有一个BlockCache，BlockCache总和默认打下为HEAP_SIZE乘以0.4，默认是通过hfile.block.cache.size设置；
所有的读请求，先到BlockCache中查找，基本Memstore中有的值在BlockCache中也都有，找不到再去Hfile中找。
hbase中默认规定Memstore总和最大值(hbase.regionserver.global.memstore.size默认0.4)和BlockCache总和最大值(hfile.block.cache.size默认0.4)之和不能大于0.8，因为要预留0.2的HEAP_SIZE供其他操作使用，这个可详见hbase源代码Org.apache.hadoop.hbase.io.util.HeapMemorySizeUtil.java文件。
Java代码
/**
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
* or more contributor license agreements. See the NOTICE file
* distributed with this work for additional information
* regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
* to you under the Apache License, Version 2.0 (the
* "License"); you may not use this file except in compliance
* with the License. You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package org.apache.hadoop.hbase.io.util;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.MemoryUsage;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.classification.InterfaceAudience;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
@InterfaceAudience.Private
public class HeapMemorySizeUtil {
public static final String MEMSTORE_SIZE_KEY = "hbase.regionserver.global.memstore.size";
public static final String MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit";
public static final String MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit";
public static final String MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit";
public static final float DEFAULT_MEMSTORE_SIZE = 0.4f;
// Default lower water mark limit is 95% size of memstore size.
public static final float DEFAULT_MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT = 0.95f;
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(HeapMemorySizeUtil.class);
// a constant to convert a fraction to a percentage
private static final int CONVERT_TO_PERCENTAGE = 100;
/**
* Checks whether we have enough heap memory left out after portion for Memstore and Block cache.
* We need atleast 20% of heap left out for other RS functions.
* @param conf
*/
public static void checkForClusterFreeMemoryLimit(Configuration conf) {
if (conf.get(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY) != null) {
LOG.warn(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY + " is deprecated by " + MEMSTORE_SIZE_KEY);
}
float globalMemstoreSize = getGlobalMemStorePercent(conf, false);
int gml = (int)(globalMemstoreSize * CONVERT_TO_PERCENTAGE);
float blockCacheUpperLimit = getBlockCacheHeapPercent(conf);
int bcul = (int)(blockCacheUpperLimit * CONVERT_TO_PERCENTAGE);
if (CONVERT_TO_PERCENTAGE - (gml + bcul)
< (int)(CONVERT_TO_PERCENTAGE *
HConstants.HBASE_CLUSTER_MINIMUM_MEMORY_THRESHOLD)) {
throw new RuntimeException("Current heap configuration for MemStore and BlockCache exceeds "
+ "the threshold required for successful cluster operation. "
+ "The combined value cannot exceed 0.8. Please check "
+ "the settings for hbase.regionserver.global.memstore.size and "
+ "hfile.block.cache.size in your configuration. "
+ "hbase.regionserver.global.memstore.size is " + globalMemstoreSize
+ " hfile.block.cache.size is " + blockCacheUpperLimit);
}
}
/**
* Retrieve global memstore configured size as percentage of total heap.
* @param c
* @param logInvalid
*/
public static float getGlobalMemStorePercent(final Configuration c, final boolean logInvalid) {
float limit = c.getFloat(MEMSTORE_SIZE_KEY,
c.getFloat(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY, DEFAULT_MEMSTORE_SIZE));
if (limit > 0.8f || limit <= 0.0f) {
if (logInvalid) {
LOG.warn("Setting global memstore limit to default of " + DEFAULT_MEMSTORE_SIZE
+ " because supplied value outside allowed range of (0 -> 0.8]");
}
limit = DEFAULT_MEMSTORE_SIZE;
}
return limit;
}
/**
* Retrieve configured size for global memstore lower water mark as percentage of total heap.
* @param c
* @param globalMemStorePercent
*/
public static float getGlobalMemStoreLowerMark(final Configuration c, float globalMemStorePercent) {
String lowMarkPercentStr = c.get(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY);
if (lowMarkPercentStr != null) {
return Float.parseFloat(lowMarkPercentStr);
}
String lowerWaterMarkOldValStr = c.get(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY);
if (lowerWaterMarkOldValStr != null) {
LOG.warn(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY + " is deprecated. Instead use "
+ MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY);
float lowerWaterMarkOldVal = Float.parseFloat(lowerWaterMarkOldValStr);
if (lowerWaterMarkOldVal > globalMemStorePercent) {
lowerWaterMarkOldVal = globalMemStorePercent;
LOG.info("Setting globalMemStoreLimitLowMark == globalMemStoreLimit " + "because supplied "
+ MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY + " was > " + MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY);
}
return lowerWaterMarkOldVal / globalMemStorePercent;
}
return DEFAULT_MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT;
}
/**
* Retrieve configured size for on heap block cache as percentage of total heap.
* @param conf
*/
public static float getBlockCacheHeapPercent(final Configuration conf) {
// L1 block cache is always on heap
float l1CachePercent = conf.getFloat(HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_KEY,
HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_DEFAULT);
float l2CachePercent = getL2BlockCacheHeapPercent(conf);
return l1CachePercent + l2CachePercent;
}
/**
* @param conf
* @return The on heap size for L2 block cache.
*/
public static float getL2BlockCacheHeapPercent(Configuration conf) {
float l2CachePercent = 0.0F;
String bucketCacheIOEngineName = conf.get(HConstants.BUCKET_CACHE_IOENGINE_KEY, null);
// L2 block cache can be on heap when IOEngine is "heap"
if (bucketCacheIOEngineName != null && bucketCacheIOEngineName.startsWith("heap")) {
float bucketCachePercentage = conf.getFloat(HConstants.BUCKET_CACHE_SIZE_KEY, 0F);
MemoryUsage mu = ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage();
l2CachePercent = bucketCachePercentage < 1 ? bucketCachePercentage
: (bucketCachePercentage * 1024 * 1024) / mu.getMax();
}
return l2CachePercent;
}
}
综上所述，我在hbase-site.xml中配置信息如下：
Xml代码
<property>
<name>hfile.block.cache.size</name>
<value>0.3</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit</name>
<value>0.5</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name>
<value>0.5</value>
</property>
这样在HEAP_SIZE=4G时候，
hfile.block.cache.size计算值为4G*0.3=1.2G;
hbase.regionserver.global.memstore.size计算值为4G*0.5=2G;
hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit计算值为4G*0.5*0.5=1G;
并且0.3+0.5<=0.8，没有超过hbase设置的不能超过0.8这个值
上图说明的问题：
1）创建表指定和不指定预分区是有本质区别的；
2）创建表不指定预分区，hbase默认只创建一个区，默认区大小为4GB，最开始读写数据都在这一个区，而这个区只是在集群一台机器上有，造成集群中单台机器负载过大，而其他机器都一直空闲；当文件大于10GB时，hbase暂停几分钟用来做split和compact，分裂为两个区，但新的数据写全部又集中到新的第二区，问题依旧是其他机器空闲；
3）创建表指定预分区，数据会根据提供的rowkey与建表时预分区做对比，将数据分布到不同预分区读写，达到负载均衡
结论：
建表必须指定预分区才能提高hbase并发读写性能，否则，就别玩hbase了。
也补充下哈，hbase目前外面也有开源的二级索引，比如华为的hindex —— 来自华为的 HBase 二级索引
上图是一个电话拨打记录存hbase的例子，说明问题如下：
1）不是有了预分区就行了的，rowkey的设计很关键，设计不合理，仍然会导致数据倾斜；
2）rowkey设计尽量达到数据的均匀分布
1）了解hbase的split
hbase默认建表时如果不指定预分区，那么这个表就默认只有一个区，默认分区大小为10G，这个区里存储数据不断增大后，分区会进行split，split是根据不同算法来分裂的，算法通过hbase.regionserver.region.split.policy参数在hbase-site.xml指定。
算法一IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：策略的意思是，数据表如果预分区为2个，配置的memstore flush size=128M，那么下一次分裂大小是2的平方然后乘以128MB，即2*2*128M=512MB。也即就算默认每个区不是通过参数hbase.hregion.max.filesize设置了大小10G么，但是这个对于本算法来说不起作用啦！！！！！！！！！！！！！！是不是要崩溃！！！！！！
算法二ConstantSizeRegionSplitPolicy：策略的意思是按照上面指定的region大小超过10G才做分裂，不超过则坚决不分裂
2）hbase的split触发带来后果
阻塞该分区所在表所有读写，时间范围影响长，所以要尽量避免！！！！
3）我们能做到的优化措施：
正式线上环境，一定要预估算你的数据保留时间，这样可以在hbase table上设置TTL删除过期数据；
数据保留时间定下来，就是预估每天数据量，然后算出在保留时间内数据的最大值，比如1TB；
通过上面得到的最大值，设置每个预分区hbase.hregion.max.filesize文件最大值，比如50G;
最终得出你大致要建预分区20个(1TB/50GB=20)，这样尽量保证最开始建的预分区就是最优，在后期也不会做分裂split动作
1）了解hbase的compact
HBase的compact是针对HRegion的HStore进行操作的。
compact操作分为major和minor两种，major会把HStore所有的HFile都compact为一个HFile，并同时忽略标记为delete的KeyValue（被删除的KeyValue只有在compact过程中才真正被"删除"），可以想象major会产生大量的IO操作，对HBase的读写性能产生影响。minor则只会选择数个HFile文件compact为一个HFile，minor的过程一般较快，而且IO相对较低。在日常任务时间，都会禁止mjaor操作，只在空闲的时段定时执行。
2)生产环境中首先禁用major compact,在hbase-site.xml增加如下配置：
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
</property>
3)空闲时候用linux shell脚本进行major compact
mkdir -p /home/hadoop/crontab
#vi hbase_major_compact_small.sh
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'small_table1'
major_compact 'small_table2'
quit
#vi hbase_major_compact_big.sh
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'big_table1'
major_compact 'big_table2'
quit
#编辑crontab服务文件
crontab -e
#然后贴入如下内容：
#晚上23：30执行脚本/home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_small.sh
30 23 * * * /home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_small.sh
#林晨00：30执行脚本/home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_big.sh
30 0 * * * /home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_big.sh
这样就可以在比较空闲的时候发起major_compact动作。
网上一篇比较好的文章：http://itindex.net/detail/49632-hbase-%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98
垃圾回收GC没有错，我们需要关注的点时，如何避免GC造成的所有读写阻塞，当读写阻塞达到一定时间时候，会触发如下动作：
java的老生代被占满，触发FULL GC，导致hbase读写阻塞很长一段时间；
zookeeper会认为这台regionserver已经处于不可用状态，将当前regionserver从zookeeper中踢出；
踢出的regionserver发现自己被zookeeper踢出，此时就主动shutdown HOOK
为了避免上面那段情况，我们能优化的是尽早GC,解决方法参见
hbase 报错gc wal.FSHLog: Error while AsyncSyncer sync, request close of hlog YouArhttp://blackproof.iteye.com/blog/2188952
在HBase中应用MemStore-Local Allocation Buffers解决Full GC问题http://blackproof.iteye.com/blog/2079612
hbase gc MemStore-Local Allocation Buffer http://blackproof.iteye.com/blog/2079617
我的优化是，首先调整hbase-env.sh中参数HBASE_REGIONSERVER_OPTS
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -Xmx4g -Xms4g -Xmn512M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/opt/hbase-1.2.1/logs/gc-hbase-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
然后是在hbase-site.xml中增加如下配置：
Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.enabled</name>
<value>true</value>
<description>
Enables the MemStore-Local Allocation Buffer,
a feature which works to prevent heap fragmentation under
heavy write loads. This can reduce the frequency of stop-the-world
GC pauses on large heaps.</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize</name>
<value>2097152</value>
<description>
The default value of hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize is defined in file
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HeapMemStoreLAB,the size is 2048 * 1024 bytes.
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation</name>
<value>262144</value>
<description>
The default value of hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation is defined in file
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HeapMemStoreLAB,the size is 256 * 1024.
</description>
</property>
上面做法的目的有点类似于memcached中分配不同大小的内存块从而减少内存碎片的出现，尽量使得内存充分被使用。
| (1)hadoop2.7.1源码编译 | http://aperise.iteye.com/blog/2246856 |
| (2)hadoop2.7.1安装准备 | http://aperise.iteye.com/blog/2253544 |
| (3)hadoop2.7.1安装 | http://aperise.iteye.com/blog/2245547 |
| (4)hbase安装准备 | http://aperise.iteye.com/blog/2254451 |
| (5)hbase安装 | http://aperise.iteye.com/blog/2254460 |
| (6)snappy安装 | http://aperise.iteye.com/blog/2254487 |
| (7)hbase性能优化 | http://aperise.iteye.com/blog/2282670 |
| (8)雅虎YCSBC测试hbase性能测试 | http://aperise.iteye.com/blog/2248863 |
| (9)spring-hadoop实战 | http://aperise.iteye.com/blog/2254491 |
该hbase节点发现ZK上自己被踢出，自己发起shutdown关闭服务；
一般解决问题思路是查看该hbase节点的日志，从日志入手解决问题，目前已知如下状况会导致节点宕机：
1）FULL GC,优化GC设置，修改HBASE_REGIONSERVER_OPTS，采用并发回收机制等；
2）所有分区memstore一起flushing，阻塞一切读写，达到ZK超时时间，归根结底是给的内存太少，加大HBASE_HEAPSIZE；
3）split操作阻塞了读写，达到ZK超时时间，提前做规划，提前预分区，防止后期频繁split；
1.前言
使用hbase有一段时间了，从最开始对hbase读写性能的怀疑，到最后对hbase读写性能的肯定，经历了一个漫长的过程，在此，对hbase相关性能优化写一点个人的总结。
2.官方关于性能优化（最权威）
所有关于技术类的文档，一般官网会有个优化建议，怎么去找呢，一般文档中搜索“Performance Tuning”，意思为性能优化，即可查到。官方文档其实写的很全面，但点到即止，主要从操作系统、网络、Java、HBase 配置、ZooKeeper、Schema 设计阐述了相关性能优化建议，这里只是贴出文档地址，我在这里不做过多讲解。
2.1 性能优化英文版https://hbase.apache.org/0.94/book.html#performance
2.2 性能优化中文版http://abloz.com/hbase/book.html#performance
3.性能优化关键点
3.1 操作系统优化
3.1.1 机器配置
hbase的机器配置建议2U 2cpu 6cores/cpu 16G*4 12 * 2T SATA；hbase针对每个列簇每个区分配一个memstore=128MB供写数据，同时提供一个blockcache采用LRU等算法供读取数据，而hbase预分区越多，需要消耗的memstore和blockcache就更多，所以内存越多越好；
hbase的机器优选64位的，不过这都是目前所有机器的标配了。
3.1.2 linux打开文件数和进程数
默认linux打开文件数和打开进程数太低，试想一下，在分布式文件系统HDFS上打开成千上万的文件，原有的linux配置，远远不能满足需求，所以必须调大。23ff7
; centos7修改/etc/security/limits.conf ，在最后增加如下内容：
Config代码
* soft nofile 102400
* hard nofile 409600
centos7修改/etc/security/limits.d/20-nproc.conf，在最后增加如下内容：
Config代码
* soft nproc 409600
* hard nproc 819200
3.1.3 机器时间
安装NTP服务保证hbase集群机器时间时刻同步，最少不要大于30秒(hbase机器间时差默认值)，因为hbase的表里默认列timestamp都需要用到机器时间，而作为分布式列式数据库，机器间时间统一很重要。
3.1.4 交换区
建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为最大值 10或者0。默认值为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf，以在重启后保存该设置。Config代码
#vi /etc/sysctl.conf
vm.swappiness = 10
3.1.5 禁用透明大页面压缩
默认启用透明大页面压缩，可能会导致重大性能问题。请运行“echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag”以禁用此设置，然后将同一命令添加到 /etc/rc.local 等初始脚本中，以便在系统重启时予以设置。Config代码
#vi /etc/rc.local
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
3.2 网络
网络设备最低选择千兆网卡，最好万兆网卡；性能好的交换机；
跨机房多机架部署hadoop集群；
双电源确保断电故障。
3.3 java
3.3.1 JDK版本
JDK版本，首先要看hadoop对JDK版本要求，在hadoop2.7.1里要求最少JDK1.6+；hbase里没明确说明，至少也是JDK1.6+;
目前多半是建议JDK1.8；
3.3.2 JVM参数调整
hbase基于HDFS之上，所以首先得优化HDFS内存，而HDFS里namenode节点内存直接决定你HDFS里最多文件个数，datanode里内存也相应要调整，最后是优化GC，在hadoop-env.sh里配置HADOOP_NAMENODE_OPTS和HADOOP_DATANODE_OPTS的内存和GC如下：Config代码
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx5g -Xms5g -Xmn256M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hadoop-2.7.1/logs/gc-hadoop-namenode.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx5g -Xms5g -Xmn256M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hadoop-2.7.1/logs/gc-hadoop-datanode.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
3.4 hadoop优化
3.4.1 hadoop的HADOOP_NAMENODE_OPTS和HADOOP_DATANODE_OPTS优化
上面3.3.2里已经涉及
3.4.2 hadoop的HA
hbase是基于HDFS的，所以hadoop的尽量做hadoop HA部署，保证两个namenode（一个active 一个standby），保证HDFS故障后自动切换，高可用
3.4.3 hadoop的HDFS并发处理能力
hbase其实是HDFS的客户端，hbase的数据最终要落地到HDFS，所以并发处理HDFS的能力必须提升，下面的配置你必须优化：hadoop的core-site.xml的io.file.buffer.size
hadoop的core-site.xml的io.compression.codecs
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.namenode.handler.count
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.handler.count
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.max.transfer.threads
hadoop的hdfs-site.xml的dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec
Xml代码
<property>
<!--hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置SequenceFile中用到的读/写缓存大小。不论是对硬盘或者是网络操作来讲，较大的缓存都可以提供更高的数据传输，但这也就意味着更大的内存消耗和延迟。这个参数要设置为系统页面大小的倍数，以byte为单位，默认值是4KB，一般情况下，可以设置为64KB（65536byte）,这里设置128K-->
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
Xml代码
<property>
<!--namenode并发线程数-->
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>600</value>
<description>The number of server threads for the namenode.</description>
</property>
<property>
<!--datanode并发线程数-->
<name>dfs.datanode.handler.count</name>
<value>600</value>
</property>
<property>
<!--这里设置Hadoop允许打开最大文件数，默认4096，不设置的话会提示xcievers exceeded错误-->
<name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>
<value>409600</value>
</property>
<property>
<!—start-balancer时，hdfs移动数据的速度，默认值为1M/S的速度。一般情况下设置为50M；设置的过大会影响当前job的运行-->
<name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>52428800</value>
</property>
3.5 zookeeper
zookeeper至少3台，其次最好奇数台，奇数是由zookeeper的少数服从多数的选举机制决定；zookeeper.session.timeout默认为180秒，太长，修改zookeeper.session.timeout之前请首先一定要优化hbase的GC配置后才改此项值，hbase团队设置180秒是为了防止hbase初级使用者在不优化hbase GC的情况下，频繁因为GC导致hbase节点与zookeeper之间超时才设置的180秒，所以对于熟练者你改此值之前请确保你已经修改hbase
GC。
3.6 hbase优化
3.6.1 hbase客户端优化
hbase客户端的源码我在另一篇博客源码解读--(1)hbase客户端源代码中进行介绍，了解源码只是为了让你能清醒的去优化hbase客户端。hbase客户端优化关键项目如下：hbase客户端里传入hbase.client.write.buffer(默认2MB)，加到客户端提交的缓存大小；
hbase客户端提交采用批量提交，批量提交的List<Put>的size计算公式=hbase.client.write.buffer*2/Put大小，Put大小可通过put.heapSize()获取，以hbase.client.write.buffer=2097152，put.heapSize()=1320举例，最佳的批量提交记录大小=2*2097152/1320=3177;
hbase客户端尽量采用多线程并发写
hbase客户端所在机器性能要好，不然速度上不去
下面是我当时在调研hbase时候做过的压测记录：
操作hbase你只需在maven里引入如下依赖项：
Xml代码
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
建议的客户端操作代码如下：
Java代码
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
configuration.set("hbase.client.write.buffer", "2097152");
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.199.31,192.168.199.32,192.168.199.33,192.168.199.34,192.168.199.35");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("tableName"));
try {
// Use the table as needed, for a single operation and a single thread
// construct List<Put> putLists
List<Put> putLists = new ArrayList<Put>();
for(int count=0;count<100000;count++){
Put put = new Put(rowkey.getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName1".getBytes(), "columnValue1".getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName2".getBytes(), "columnValue2".getBytes());
put.addImmutable("columnFamily1".getBytes(), "columnName3".getBytes(), "columnValue3".getBytes());
put.setDurability(Durability.SKIP_WAL);
putLists.add(put);
//3177不是我杜撰的，是2*hbase.client.write.buffer/put.heapSize()计算出来的
if(putLists.size()>=3177-1){
//达到最佳大小值了，马上提交一把
table.put(putLists);
putLists.clear();
}
}
//剩下的未提交数据，最后做一次提交
table.put(putLists)
} finally {
table.close();
connection.close();
}
3.6.2 hbase服务端优化
3.6.2.1 hbase服务端源代码对于内存的分配规律
1）Hbase内存分配=memstore(写)+blockcache(读)+other(其他)2）Memstore占内存百分比(写)+blockcache占内存百分比(读)<=0.8
3）Memstore有两个临界点，第一个临界点是hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit,默认=0.95，达到这个点，会选择当前region里memstore最大那个flushing；第二个临界点hbase.regionserver.global.memstore.size，默认=0.4，达到这个点，所有region做flushing；
4）Blockcache通过hfile.block.cache.size设置，默认=0.4
3.6.2.2 hbase内存配置多大合适
经验公式如下：公式代码
hbase.hregion.memstore.flush.size*单机hbase的region个数/hbase.regionserver.global.memstore.size/hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit
举例如下：我的hbase要求写入快，读取速度在写入速度之后考虑，那么我把内存尽可能多的给到写，所以我调整hbase.regionserver.global.memstore.size=0.6,hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit=0.6,hfile.block.cache.size=0.1，这样0.6+0.1<0.8首先没有违背hbase的大原则，hbase.hregion.memstore.flush.size=128MB保持不变毕竟HDFS的block刚好也是128MB，我预估每个机器最后单节点上负载hbase100个区，那么我hbase节点的内存要配置的最大值为128MB*100/0.6/0.6=35555MB=35GB,所以修改hbase-env.sh里如下配置：
Config代码
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS –Xmx35g –Xms35g –Xmn2g -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/home/hadoop/hbase-1.2.1/logs/gc-hbase-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
3.6.2.3 hbase 服务端GC优化
配置详见3.6.2.2
3.6.2.4 hbase的split和预分区
hbase从设计那一刻起就要尽最大可能规避hbase的split操作，split的意思是hbase单区文件大小过大，需要拆分为两个文件，而避免hbase不做split的最好的办法就是提前预分区，一个预分区建表语句如下：Hbase shell代码
disable 'habsetest'
drop 'habsetest'
n_splits = 108
create 'hbasetest', {NAME => 'info', TTL=>'15552000', COMPRESSION => 'SNAPPY'}, {SPLITS => (1..n_splits).map {|i| "#{i*999/n_splits}"}}
最好的预分区是做到今后都不会发生split操作，那么预分区多少呢？这里有个逐步计算方法：
首先你要知道你这个hbasetest数据表数据保留多久，比如保留半年，也即180天；
第二步，你得观察每天数据量，例如每天hbasetest的数据量会产生10GB的数据；
第三步，你得知道你配置的单个region文件的大小，比如hbase.hregion.max.filesize=53687091200，意思是单个region最大50GB;
第四步，开始计算，180天的数据量=10GB*180*HADOOP备份数3=5400GB，这些数据占用分区数=108,
第五步，开始建表时候你就知道你必须在设计时候就得建立108个预分区同时设置数据只保留15552000秒之内的数据，也即保留180天内的数据，这样，只要你的估算准确，永远不会进行split操作，就算做，也只是少数一两个区split做而已，基本不影响hbase读写性能。
3.6.2.5 hbase的compact
hbase的memstore会不断刷小文件，而compact会不断合并小文件和清理过期数据和标记删除的数据，compact又分major compact和minor compact，我们要尽量关闭major compact变成手动在空闲期让它做major compact，Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
<description>禁止majorcompaction，这里虽然禁止了，但是还是得做，是通过linux定时任务在空闲时间执行</description>
</property>
在hbase空闲期通过设置linux 的crontab定时任务来做major compact
Shell代码
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'hbasetest'
quit
3.6.2.6 合理设计rowkey
rowkey一定要设计合理，关于rowkey，你要理解如下：hbase对于rowkey的处理是把rowkey按照ASCII码字典序来处理的，意思是ASCII对应的顺序字符的二进制顺序来处理，例如0-9字符的Byte值<大写字母A-Z<小写字母a-z；
hbase会按照这种ASCII字典序把rowkey和每个区的start rowkey和end rowkey对比，就知道该把这条记录写到哪个区
所以，rowkey的设计一定要尽量使得记录随机化离散化，不然会导致数据倾斜
3.6.2.7 hbase的split策略
hbase的split策略有2个：IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy策略的意思是，数据表如果预分区为2，配置的memstore flush size=128M，那么下一次分裂大小是2的平方然后乘以128MB，即2*2*128M=512MB;
ConstantSizeRegionSplitPolicy策略的意思是按照上面指定的region大小超过30G才做分裂
默认的策略是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy，很多人向我讨教，为啥设置了hbase.hregion.max.filesize=53687091200，也即50GB一个区，但是还没达到50GB就做split了呢，原因就是这个策略并不是你所认为的策略，可能你压根就没改过split策略的配置。
所以如果你想超过50GB做split，那么首先你得配置hbase.hregion.max.filesize=53687091200，然后配置
Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>53687091200</value>
<description>设置每个数据表中单个region存储的hfile最大值50G，只有超过此值才做split</description>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.region.split.policy</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.ConstantSizeRegionSplitPolicy</value>
<description>这个需要和hbase.hregion.max.filesize结合使用</description>
</property>
hbase服务端优化补充说明
1）参数hbase.regionserver.handler.count的本质是设置一个RegsionServer可以同时处理多少请求。 如果定的太高，吞吐量反而会降低;如果定的太低，请求会被阻塞，得不到响应。你可以打开RPC-level日志读Log，来决定对于你的集群什么值是合适的。(请求队列也是会消耗内存的)。我的配置如下：Xml代码
<property>
<name>hbase.regionserver.handler.count</name>
<value>300</value>
<description>Count of RPC Listener instances spun up on RegionServers.Same property is used by the Master for count of master handlers.</description>
</property>
2）hbase-env.sh中HEAP_SIZE优化
修改hbase-1.2.1/conf/hbase-env.sh中HBASE_HEAPSIZE，我的配置如下：
export HBASE_HEAPSIZE=4G
3）hbase内存配置，内存配置先要了解hbase内存模型，见下图：
.每一个Region都有一个Memstore，Memstore默认大小为128MB，可通过hbase.hregion.memstore.flush.size更改；
Region会随着split操作逐步增多，为了控制Memstore之和导致OOM错误，在hbase老版本中是通过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit和hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit进行控制，新版本中使用hbase.regionserver.global.memstore.size和hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit控制；
Hbase-env.sh中HEAP_SIZE=4G时，老版本Hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit(默认HEAP_SIZE*0.4)=1.6G,hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(默认HEAP_SIZE*0.35)=1.4G,新版本hbase.regionserver.global.memstore.size(默认HEAP_SIZE*0.4)=1.6G和Hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(hbase.regionserver.global.memstore.size*HEAP_SIZE*0.95)=1.52G;
Memstore总和达到第一个临界值，会在所有memstore中选择一个最大的那个进行flushing，此时不会阻塞写；
Memstore总和达到第二个临界值，会阻塞所有的读写，将当前所有memstore进行flushing。
每一个Region都有一个BlockCache，BlockCache总和默认打下为HEAP_SIZE乘以0.4，默认是通过hfile.block.cache.size设置；
所有的读请求，先到BlockCache中查找，基本Memstore中有的值在BlockCache中也都有，找不到再去Hfile中找。
hbase中默认规定Memstore总和最大值(hbase.regionserver.global.memstore.size默认0.4)和BlockCache总和最大值(hfile.block.cache.size默认0.4)之和不能大于0.8，因为要预留0.2的HEAP_SIZE供其他操作使用，这个可详见hbase源代码Org.apache.hadoop.hbase.io.util.HeapMemorySizeUtil.java文件。
Java代码
/**
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
* or more contributor license agreements. See the NOTICE file
* distributed with this work for additional information
* regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
* to you under the Apache License, Version 2.0 (the
* "License"); you may not use this file except in compliance
* with the License. You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package org.apache.hadoop.hbase.io.util;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.MemoryUsage;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.classification.InterfaceAudience;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
@InterfaceAudience.Private
public class HeapMemorySizeUtil {
public static final String MEMSTORE_SIZE_KEY = "hbase.regionserver.global.memstore.size";
public static final String MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit";
public static final String MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit";
public static final String MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY =
"hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit";
public static final float DEFAULT_MEMSTORE_SIZE = 0.4f;
// Default lower water mark limit is 95% size of memstore size.
public static final float DEFAULT_MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT = 0.95f;
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(HeapMemorySizeUtil.class);
// a constant to convert a fraction to a percentage
private static final int CONVERT_TO_PERCENTAGE = 100;
/**
* Checks whether we have enough heap memory left out after portion for Memstore and Block cache.
* We need atleast 20% of heap left out for other RS functions.
* @param conf
*/
public static void checkForClusterFreeMemoryLimit(Configuration conf) {
if (conf.get(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY) != null) {
LOG.warn(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY + " is deprecated by " + MEMSTORE_SIZE_KEY);
}
float globalMemstoreSize = getGlobalMemStorePercent(conf, false);
int gml = (int)(globalMemstoreSize * CONVERT_TO_PERCENTAGE);
float blockCacheUpperLimit = getBlockCacheHeapPercent(conf);
int bcul = (int)(blockCacheUpperLimit * CONVERT_TO_PERCENTAGE);
if (CONVERT_TO_PERCENTAGE - (gml + bcul)
< (int)(CONVERT_TO_PERCENTAGE *
HConstants.HBASE_CLUSTER_MINIMUM_MEMORY_THRESHOLD)) {
throw new RuntimeException("Current heap configuration for MemStore and BlockCache exceeds "
+ "the threshold required for successful cluster operation. "
+ "The combined value cannot exceed 0.8. Please check "
+ "the settings for hbase.regionserver.global.memstore.size and "
+ "hfile.block.cache.size in your configuration. "
+ "hbase.regionserver.global.memstore.size is " + globalMemstoreSize
+ " hfile.block.cache.size is " + blockCacheUpperLimit);
}
}
/**
* Retrieve global memstore configured size as percentage of total heap.
* @param c
* @param logInvalid
*/
public static float getGlobalMemStorePercent(final Configuration c, final boolean logInvalid) {
float limit = c.getFloat(MEMSTORE_SIZE_KEY,
c.getFloat(MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY, DEFAULT_MEMSTORE_SIZE));
if (limit > 0.8f || limit <= 0.0f) {
if (logInvalid) {
LOG.warn("Setting global memstore limit to default of " + DEFAULT_MEMSTORE_SIZE
+ " because supplied value outside allowed range of (0 -> 0.8]");
}
limit = DEFAULT_MEMSTORE_SIZE;
}
return limit;
}
/**
* Retrieve configured size for global memstore lower water mark as percentage of total heap.
* @param c
* @param globalMemStorePercent
*/
public static float getGlobalMemStoreLowerMark(final Configuration c, float globalMemStorePercent) {
String lowMarkPercentStr = c.get(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY);
if (lowMarkPercentStr != null) {
return Float.parseFloat(lowMarkPercentStr);
}
String lowerWaterMarkOldValStr = c.get(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY);
if (lowerWaterMarkOldValStr != null) {
LOG.warn(MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY + " is deprecated. Instead use "
+ MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_KEY);
float lowerWaterMarkOldVal = Float.parseFloat(lowerWaterMarkOldValStr);
if (lowerWaterMarkOldVal > globalMemStorePercent) {
lowerWaterMarkOldVal = globalMemStorePercent;
LOG.info("Setting globalMemStoreLimitLowMark == globalMemStoreLimit " + "because supplied "
+ MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT_OLD_KEY + " was > " + MEMSTORE_SIZE_OLD_KEY);
}
return lowerWaterMarkOldVal / globalMemStorePercent;
}
return DEFAULT_MEMSTORE_SIZE_LOWER_LIMIT;
}
/**
* Retrieve configured size for on heap block cache as percentage of total heap.
* @param conf
*/
public static float getBlockCacheHeapPercent(final Configuration conf) {
// L1 block cache is always on heap
float l1CachePercent = conf.getFloat(HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_KEY,
HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_DEFAULT);
float l2CachePercent = getL2BlockCacheHeapPercent(conf);
return l1CachePercent + l2CachePercent;
}
/**
* @param conf
* @return The on heap size for L2 block cache.
*/
public static float getL2BlockCacheHeapPercent(Configuration conf) {
float l2CachePercent = 0.0F;
String bucketCacheIOEngineName = conf.get(HConstants.BUCKET_CACHE_IOENGINE_KEY, null);
// L2 block cache can be on heap when IOEngine is "heap"
if (bucketCacheIOEngineName != null && bucketCacheIOEngineName.startsWith("heap")) {
float bucketCachePercentage = conf.getFloat(HConstants.BUCKET_CACHE_SIZE_KEY, 0F);
MemoryUsage mu = ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage();
l2CachePercent = bucketCachePercentage < 1 ? bucketCachePercentage
: (bucketCachePercentage * 1024 * 1024) / mu.getMax();
}
return l2CachePercent;
}
}
综上所述，我在hbase-site.xml中配置信息如下：
Xml代码
<property>
<name>hfile.block.cache.size</name>
<value>0.3</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit</name>
<value>0.5</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name>
<value>0.5</value>
</property>
这样在HEAP_SIZE=4G时候，
hfile.block.cache.size计算值为4G*0.3=1.2G;
hbase.regionserver.global.memstore.size计算值为4G*0.5=2G;
hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit计算值为4G*0.5*0.5=1G;
并且0.3+0.5<=0.8，没有超过hbase设置的不能超过0.8这个值
预分区补充说明
上图说明的问题：
1）创建表指定和不指定预分区是有本质区别的；
2）创建表不指定预分区，hbase默认只创建一个区，默认区大小为4GB，最开始读写数据都在这一个区，而这个区只是在集群一台机器上有，造成集群中单台机器负载过大，而其他机器都一直空闲；当文件大于10GB时，hbase暂停几分钟用来做split和compact，分裂为两个区，但新的数据写全部又集中到新的第二区，问题依旧是其他机器空闲；
3）创建表指定预分区，数据会根据提供的rowkey与建表时预分区做对比，将数据分布到不同预分区读写，达到负载均衡
结论：
建表必须指定预分区才能提高hbase并发读写性能，否则，就别玩hbase了。
rowkey设计补充说明
hbase默认是一级索引，一级索引指的是hbase对于rowkey方面的精确查询和范围查询都是很快的，所以，你用hbase尽量要将你的关注点设计到rowkey里面去。也补充下哈，hbase目前外面也有开源的二级索引，比如华为的hindex —— 来自华为的 HBase 二级索引
上图是一个电话拨打记录存hbase的例子，说明问题如下：
1）不是有了预分区就行了的，rowkey的设计很关键，设计不合理，仍然会导致数据倾斜；
2）rowkey设计尽量达到数据的均匀分布
split和compact补充说明
3.4.1 hbase的split
1）了解hbase的splithbase默认建表时如果不指定预分区，那么这个表就默认只有一个区，默认分区大小为10G，这个区里存储数据不断增大后，分区会进行split，split是根据不同算法来分裂的，算法通过hbase.regionserver.region.split.policy参数在hbase-site.xml指定。
算法一IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：策略的意思是，数据表如果预分区为2个，配置的memstore flush size=128M，那么下一次分裂大小是2的平方然后乘以128MB，即2*2*128M=512MB。也即就算默认每个区不是通过参数hbase.hregion.max.filesize设置了大小10G么，但是这个对于本算法来说不起作用啦！！！！！！！！！！！！！！是不是要崩溃！！！！！！
算法二ConstantSizeRegionSplitPolicy：策略的意思是按照上面指定的region大小超过10G才做分裂，不超过则坚决不分裂
2）hbase的split触发带来后果
阻塞该分区所在表所有读写，时间范围影响长，所以要尽量避免！！！！
3）我们能做到的优化措施：
正式线上环境，一定要预估算你的数据保留时间，这样可以在hbase table上设置TTL删除过期数据；
数据保留时间定下来，就是预估每天数据量，然后算出在保留时间内数据的最大值，比如1TB；
通过上面得到的最大值，设置每个预分区hbase.hregion.max.filesize文件最大值，比如50G;
最终得出你大致要建预分区20个(1TB/50GB=20)，这样尽量保证最开始建的预分区就是最优，在后期也不会做分裂split动作
3.4.2 hbase的compact
1）了解hbase的compactHBase的compact是针对HRegion的HStore进行操作的。
compact操作分为major和minor两种，major会把HStore所有的HFile都compact为一个HFile，并同时忽略标记为delete的KeyValue（被删除的KeyValue只有在compact过程中才真正被"删除"），可以想象major会产生大量的IO操作，对HBase的读写性能产生影响。minor则只会选择数个HFile文件compact为一个HFile，minor的过程一般较快，而且IO相对较低。在日常任务时间，都会禁止mjaor操作，只在空闲的时段定时执行。
2)生产环境中首先禁用major compact,在hbase-site.xml增加如下配置：
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
</property>
3)空闲时候用linux shell脚本进行major compact
mkdir -p /home/hadoop/crontab
#vi hbase_major_compact_small.sh
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'small_table1'
major_compact 'small_table2'
quit
#vi hbase_major_compact_big.sh
cd /opt/hbase-1.2.1/bin
./hbase shell
major_compact 'big_table1'
major_compact 'big_table2'
quit
#编辑crontab服务文件
crontab -e
#然后贴入如下内容：
#晚上23：30执行脚本/home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_small.sh
30 23 * * * /home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_small.sh
#林晨00：30执行脚本/home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_big.sh
30 0 * * * /home/hadoop/crontab/hbase_major_compact_big.sh
这样就可以在比较空闲的时候发起major_compact动作。
网上一篇比较好的文章：http://itindex.net/detail/49632-hbase-%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98
HBASE GC补充说明
上面hbase经过一番优化之后，读写性能都提升上去了，又会面临新的问题，在高并发写时候，频繁的创建了大量对象，这时候java GC就会在某一时刻进行垃圾回收GC。垃圾回收GC没有错，我们需要关注的点时，如何避免GC造成的所有读写阻塞，当读写阻塞达到一定时间时候，会触发如下动作：
java的老生代被占满，触发FULL GC，导致hbase读写阻塞很长一段时间；
zookeeper会认为这台regionserver已经处于不可用状态，将当前regionserver从zookeeper中踢出；
踢出的regionserver发现自己被zookeeper踢出，此时就主动shutdown HOOK
为了避免上面那段情况，我们能优化的是尽早GC,解决方法参见
hbase 报错gc wal.FSHLog: Error while AsyncSyncer sync, request close of hlog YouArhttp://blackproof.iteye.com/blog/2188952
在HBase中应用MemStore-Local Allocation Buffers解决Full GC问题http://blackproof.iteye.com/blog/2079612
hbase gc MemStore-Local Allocation Buffer http://blackproof.iteye.com/blog/2079617
我的优化是，首先调整hbase-env.sh中参数HBASE_REGIONSERVER_OPTS
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -Xmx4g -Xms4g -Xmn512M -XX:SurvivorRatio=1 -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=128M -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.net.preferIPv6Addresses=false -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -Xloggc:/opt/hbase-1.2.1/logs/gc-hbase-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M"
然后是在hbase-site.xml中增加如下配置：
Xml代码
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.enabled</name>
<value>true</value>
<description>
Enables the MemStore-Local Allocation Buffer,
a feature which works to prevent heap fragmentation under
heavy write loads. This can reduce the frequency of stop-the-world
GC pauses on large heaps.</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize</name>
<value>2097152</value>
<description>
The default value of hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize is defined in file
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HeapMemStoreLAB,the size is 2048 * 1024 bytes.
</description>
</property>
<property>
<name>hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation</name>
<value>262144</value>
<description>
The default value of hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation is defined in file
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HeapMemStoreLAB,the size is 256 * 1024.
</description>
</property>
上面做法的目的有点类似于memcached中分配不同大小的内存块从而减少内存碎片的出现，尽量使得内存充分被使用。
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- Hadoop2.7.1+Hbase1.2.1集群环境搭建(7)hbase 性能优化
- Hadoop2.7.1+Hbase1.2.1集群环境搭建(9)spring-hadoop实战
- Hadoop2.7.1+Hbase1.2.1集群环境搭建(1)hadoop2.7.1源码编译
- hadoop、zookeeper、hbase、spark集群环境搭建
- Hadoop,HBase集群环境搭建的问题集锦(一)
- Hadoop2.7.1 集群环境搭建（虚拟机）
- Hadoop-2.7.1集群环境搭建步骤（二）
- Hadoop,HBase集群环境搭建的问题集锦(四)
- 大数据1-hadoop、zookeeper、hbase、spark集群环境搭建
- 配置密码分布式集群环境hadoop、hbase、zookeeper搭建（全）
- Hadoop-2.7.1集群环境搭建
- Linux下Hadoop2.7.1集群环境的搭建（超详细版）
- Hadoop,HBase集群环境搭建的问题集锦(二)
- 分布式集群环境hadoop、hbase、zookeeper搭建（全）
- 伪分布式集群环境hadoop、hbase、zookeeper搭建（全）
- HBase 集群环境搭建-基于Hadoop2.2.0
- Hadoop学习之HBase的集群环境搭建
- Hadoop集群安装&Hbase实验环境搭建【1】
- hadoop、zookeeper、hbase、spark集群环境搭建
- 伪分布式集群环境搭建、jdk、hadoop、zk、hbase、hive、mysql